Inner Interval Join:流任务中,只有两条流 Join 到(满足 Join on 中的条件:两条流的数据在时间区间 + 满足其他等值条件)才输出,输出 +[L, R] 第二种: Left Interval Join:流任务中,左流数据到达之后,如果没有 Join 到右流的数据,就会等待(放在 State 中等),如果之后右流之后数据到达之后,发现能和刚刚那...
RIGHT INTERVAL JOIN:处理逻辑和LEFT INTERVAL JOIN类似 FULL INTERVAL JOIN:流任务中,左流或者右流的数据到达之后,如果没有 Join 到另外一条流的数据,就会等待(左流放在左流对应的 State 中等,右流放在右流对应的 State 中等),如果之后另一条流数据到达之后,发现能和刚刚那条数据 Join 到,则会输出+[L, R]。
Right Interval Join:和 Left Interval Join 执⾏逻辑⼀样,只不过左表和右表的执⾏逻辑完全相反。 Full Interval Join:流任务中,左流或者右流的数据到达之后,如果没有 Join 到另外⼀条流的数据,就会等待(左流放在左流对应的 State 中等,右流放在右流对应的 State 中等),如果之后另⼀条流数据到达之后,...
满足数据流stream2在数据流stream1的 interval(low, high)偏移区间内关联join。interval越大,关联上的数据就越多,超出interval的数据不再关联。 实现原理:interval join也是利用Flink的state存储数据,不过此时存在state失效机制ttl,触发数据清理操作。 这里再引出一个问题: state的ttl机制需要怎么设置?不合理的ttl设置会...
Left Interval Join:流任务中,左流数据到达之后,如果没有 Join 到右流的数据,就会等待(放在 State 中等),如果之后右流之后数据到达之后,发现能和刚刚那条左流数据 Join 到,则会输出 +[L, R]。事件时间中随着 Watermark 的推进(也支持处理时间)。如果发现发现左流 State 中的数据过期了,就把左流中过期的...
细分Flink SQL 支持的 Join: Regular Join:流与流的 Join,包括 Inner Equal Join、Outer Equal Join。 Interval Join:流与流的 Join,两条流一段时间区间内的 Join。 Temporal Join:流与流的 Join,包括事件时间,处理时间的 Temporal Join,类似于离线中的快照 Join。
interval join 其实就是一种开窗的 regular join,他由flink自身维护状态缓存Row无限增大的问题。 例如, 上面这个join为Orders 表设置了o.ordertime > s.shiptime- INTERVAL ‘4’ HOUR 的时间下界。 为Shipmenets 表设置了s.shiptime >= o.ordertime 的时间下界 ...
flink 截取字符串 flink interval left join,在有些场景下,我们要处理的时间间隔可能并不是固定的。比如,在交易系统中,需要实时地对每一笔交易进行核验,保证两个账户转入转出数额相等,也就是所谓的“实时对账”。两次转账的数据可能写入了不同的日志流,它们的时间戳
⭐ Left Interval Join:流任务中,左流数据到达之后,如果没有 Join 到右流的数据,就会等待(放在 State 中等),如果之后右流之后数据到达之后,发现能和刚刚那条左流数据 Join 到,则会输出 +[L, R]。事件时间中随着 Watermark 的推进(也支持处理时间)。如果发现发现左流 State 中的数据过期了,就把左流中过期...
Left Interval Join:流任务中,左流数据到达之后,如果没有 Join 到右流的数据,就会等待(放在 State 中等),如果之后右流之后数据到达之后,发现能和刚刚那条左流数据 Join 到,则会输出 +[L, R]。事件时间中随着 Watermark 的推进(也支持处理时间)。如果发现发现左流 State 中的数据过期了,就把左流中过期的数据...